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torch.unsqueeze()将一维数据变为二维数据，torch只能处理二维数据
第3章 神经网络
- 实现softmax函数时的注意事项：为防止e的指数运算造成溢出
矩阵的第 0 维是列方向,第 1 维是行方向
第4章 神经网络的学习
损失函数：
均方误差
交叉熵误差
求所有训练数据的损失函数的总和,以交叉熵误差为例,可以写成
数值微分：利用微小的差分求导数的过程称为数值微分。所谓数值微分就是用数值方法近似求解函数的导数的过程。
梯度法：在梯度法中，函数的取值从当前位置沿着梯度方向前进一定距离，然后在新的地方重新求梯度，再沿着新梯度方向前进, 如此反复，不断地沿梯度方向前进。像这样，通过不断地沿梯度方向前进, 逐渐减小函数值的过程就是梯度法。
学习率决定在一次学习中,应该学习多少,以及在多大程度上更新参数
